详解pandas赋值失败问题解决
一、pandas对整列赋值
这个比较正常,一般直接赋值就可以:
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None], 'B': ['4', '5', '6', '7', None]}) x['A'] = ['10', '11', '12', '13', '14']
二、pandas对非整列赋值
1、用单个值赋值
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None], 'B': ['4', '5', '6', '7', None]}) index = x['A'].isna() x[index]['A'] = 100
是不是很奇怪,没有赋值成功!!
2、用多个值赋值
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None], 'B': ['4', '5', '6', '7', None]}) index = x['A'].isna() x[index] = [100, 200]
报错了!!提示说,要用.loc赋值,那我们试一下。
3、.loc赋值
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None], 'B': ['4', '5', '6', '7', None]}) index = x['A'].isna() x.loc[index, ['A']] = [100, 200]
报错,这是因为shape原因。
x.loc[index, ['A']] = [['100'], ['200']]
三、用数据的另外一列赋值
1、错误方式
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '', ''], 'B': ['4', '5', '6', '7', '']}) index = x['A'].isna() x.loc[index, ['A']] = x.loc[index, ['B']]
正确方式
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '', ''], 'B': ['4', '5', '6', '7', '']}) index = x['A'].isna() x.loc[index, ['A']] = x.loc[index, ['B']].copy().values.tolist()
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